df[:344]

# Mostra o tamanho do dataframe
len(df.index)

# Retorna a quantidade de linhas com informações dentro da coluna
df[df.columns].count()

# Retorna True colunas que possuem valores vazios
df.isna().any()

# Soma os valores vazios dentro de cada coluna
df.isna().sum()

# Soma de valores duplicados dentro do dataframe
df.duplicated().sum()

df.describe()

df[df.estado.isnull() == False]

# Pega os valores máximos de obitos acumulados por cada estado
obitosAc = df.groupby(['estado'])['obitosAcumulado'].max()
obitosAc

# Retornar os valores máximos de casos acumulados por estado
casosAc = df.groupby(['estado'])['casosAcumulado'].max()
casosAc 

# Essa tabela foi construída bem depois, para realizar algumas introduções na visualização do mapa (os últimos gráficos)
covid = pd.merge(estados_ibge, casosAc, how='inner', on='estado')
covid = pd.merge(covid, obitosAc, how='inner', on='estado')
covid

# Algumas colunas introduzidas dentro do dataframe Covid
# Calculo da porcentagem de casos acumulados para a quantidade de população de cada estado
covid['perc_casos'] = covid['casosAcumulado']/covid['populacao']*100
# Calculo de porcentagem de obitos acumulados para cada caso acumulado
covid['perc_obitos'] = covid['obitosAcumulado']/covid['casosAcumulado']*100

covid

# Retornar os estados com maior quantidade de casosAcumulados
maiores_casos = covid.sort_values(
    ["casosAcumulado"], axis=0,
    ascending=[False], inplace=True
)

maiores_casos = covid.head(3)
maiores_casos

# Retornar os estados com maior quantidade de óbitos acumulados
maiores_obitos = covid.sort_values(
    ["obitosAcumulado"], axis=0,
    ascending=[False], inplace=True
)

maiores_obitos = covid.head(3)
maiores_obitos

# Gráfico de linha e colunas
# Mostra a quantidade de casos e óbitos acumulados, junto com a quantidade populacional de cada estado brasileiro
fig_COP = go.Figure()

fig_COP.add_trace(go.Scatter(
    x=covid['estado'],
    y=covid['populacao'],
    name = "População",
    mode = "lines+markers",
    marker = {'color': '#C1403D'},
))

fig_COP.add_trace(go.Bar(
    x = covid['estado'],    
    y = covid['casosAcumulado'],
    name = "Casos",
    marker = {'color': '#0294A5'},
))

fig_COP.add_trace(go.Bar(
    x = covid['estado'],
    y = covid['obitosAcumulado'],
    name = "Obitos",
    marker = {'color': '#04060F'},
))

fig_COP.update_xaxes(title_text='Estados')
fig_COP.update_yaxes(title_text='População')


fig_COP.update_layout(title_text="Projeção da quantidade populacional, casos de COVID-19 e óbitos por COVID-19")

fig_COP.show()

# Gráfico de linha e coluna
# Esse gráfico mostra os 3 estados com maior quantidade de casos acumulados e a quantidade populacional
estados_casosM = go.Figure()

estados_casosM.add_trace(go.Scatter(
    x=maiores_casos['estado'],
    y=maiores_casos['populacao'],
    name = "População",
    mode = "lines+markers",
    marker = {'color': '#C1403D'},
))

estados_casosM.add_trace(go.Bar(
    x = maiores_casos['estado'],    
    y = maiores_casos['casosAcumulado'],
    name = "Casos",
    marker = {'color': '#0294A5'},
))


estados_casosM.update_xaxes(title_text='Estados')
estados_casosM.update_yaxes(title_text='População')


estados_casosM.update_layout(title_text="Estados com maior quantidade de casos acumulados por COVID-19 e sua população (2023)")

estados_casosM.show()

# Gráfico de barras horizontais
# Mostra os 3 estados com maior quantidade de óbitos acumulados e sua população
estados_obitosM = px.bar(maiores_obitos, x="obitosAcumulado", y="populacao", color='estado', orientation='h',
             hover_data=["obitosAcumulado", "populacao"],
             height=400,
             title='Estados com maior quantidade de óbitos acumulados por COVID-19 e sua população (2023)',
             labels={"obitosAcumulado":"Óbitos acumulados por estado", "populacao":"População por estado", "estado":"Estados Brasileiros"}
            )
estados_obitosM.show()

# Utiliza a latitude e longitude para visualizar o Brasil em um mapa mundi, aplicando o zoom para determinar uma distância na visualização.
mapa = folium.Map(location = [-15.842866484776115, -48.026985518146226], zoom_start = 4)
mapa

# Location - recebe a latitude e longitude que deseja ser visualizada.
# width e height - altura e largura da projeção da imagem do mapa.
# zoom_start - aproximação da imagem.

# Criação do mapa
mapa = folium.Map(
    location = [-15.77972, -47.92972],
    width=600,
    height=600,
    zoom_start=3
    )

# Utiliza o Folium e GeoJSON para manipular o arquivo .json dos estados e adiciona no mapa criado.
folium.GeoJson(estados_geoJSON).add_to(mapa)

mapa

# Criação do mapa
mapa = folium.Map(
    location = [-15.77972, -47.92972],
    width = 600,
    height = 600,
    zoom_start = 3
    )

# Aplicando a demarcações dos estados e adicionando modificações no estilo da visualização.
folium.GeoJson(
    estados_geoJSON, 
    style_function = lambda feature: {
        'fillColor': 'green',
        'color': 'darkgreen',
        'weight': 0.5,
    }
).add_to(mapa)

mapa

# Função com o código da variação das cores
# A escala é definida de acordo com os valores de casos, foi utilizado o valor do AC como menor e SP como maior
colorCasos = linear.YlOrRd_09.scale(160000,6500000)
colorCasos

colorObitos = linear.YlOrRd_09.scale(2000, 180000)
colorObitos

# Gerando o mapa
mapa = folium.Map(
    location = [-15.77972, -47.92972],    
    width = 600,
    height = 600,
    zoom_start = 4
)

# Aplicando os dados json e modificando o estilo de visualização
# em 'fillColor' é utilizado o id dentro do json indicando cada estado, relacionando com os obitosAc e a paleta de cores colorObitos
folium.GeoJson(
    estados_geoJSON,
    name='Óbitos Acumulados por COVID-19 em 2023',
    style_function=lambda feature: {
        'fillColor': colorObitos(obitosAc[feature['id']]),
        'color': 'darkgrenn',
        'weight': 0.3,
    }
    
).add_to(mapa)

# Adicionando título a legenda
colorObitos.caption = 'Obitos Acumulados de Covid no Brasil por Estado (2023)'
colorObitos.add_to(mapa)

# Cria um painel de controle (nesse caso, pode selecionar se quiser visualizar os obitos Acumulados)
folium.LayerControl(collapsed = False).add_to(mapa)
mapa.save('covid_obitos_br_2023.html')

mapa

# O mesmo procedimento realizado com óbitos acumulados (código acima)
# Aqui mostra a quantidade de Casos Acumulados
mapa = folium.Map(
    width = 600,
    height = 600,
    location = [-15.77972, -47.92972],
    zoom_start = 4
)

folium.GeoJson(
    estados_geoJSON,
    name='Casos Acumulados de COVID-19 em 2023',
    style_function=lambda feature: {
        'fillColor': colorCasos(casosAc[feature['id']]),
        'weight': 0.3,
    }
    
).add_to(mapa)

                        
colorCasos.caption = 'Casos Acumulados de Covid no Brasil por Estado (2023)'
colorCasos.add_to(mapa)

folium.LayerControl(collapsed = False).add_to(mapa)
mapa.save('covid_casos_br_2023.html')

mapa

# Introdução de mais elementos na visualização do mapa

html = 'layout_legenda.html'

def color_change(populacao):
    if(populacao > 7500000):
        return('purple')

    elif(3500000 <= populacao <7500000):
        return('orange')

    else:
        return('gray')

template = """
{% macro html(this, kwargs) %}
<!doctype html>
<html lang="utf-8">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <title>Mapeamento dos Casos e Óbitos Acumulados por COVID-19 (2023)</title>
  <link rel="stylesheet" href="//code.jquery.com/ui/1.12.1/themes/base/jquery-ui.css">
</head>
<body>
<div id='maplegend' class='maplegend' 
    style='position: absolute; z-index:9999; border:0px; background-color:rgba(255, 255, 255, 0.8);
     border-radius:6px; padding: 10px; font-size:25px; right: 280px; bottom: 20px;'>
     
    <div class='legend-title'><font size="2">Mapeamento da COVID-19 (2023)</div>
    <div class='legend-scale'><font size="1">github.com/Atrylli</font></div>
</div>
 
<div id='maplegend' class='maplegend' 
    style='position: absolute; z-index:9999; border:2px solid white; background-color:rgba(255, 255, 255, 0.8);
     border-radius:6px; padding: 10px; font-size:15px; left: 20px; bottom: 20px;'>
     
    <div class='legend-scale'>
      <div class='legend-title'>Marcadores populacionais</div>
        <ul class='legend-labels'>
        <li><span style='background:purple;opacity:0.5;'></span>Maior que 7500000 </li>
        <li><span style='background:orange;opacity:0.5;'></span>Maior que 3500000</li>
        <li><span style='background:gray;opacity:0.5;'></span>Menor que 3500000</li>
      </ul>
    <div class='legend-title'></div>
    
</div>
</div>
 
</body>
</html>
<style type='text/css'>
  .maplegend .legend-title {
    text-align: right;
    margin-bottom: 5px;
    font-weight: bold;
    font-size: 90%;
    }
  .maplegend .legend-scale ul {
    margin: 0;
    margin-bottom: 5px;
    padding: 0;
    float: left;
    list-style: none;
    }
  .maplegend .legend-scale ul li {
    font-size: 80%;
    list-style: none;
    margin-left: 0;
    line-height: 18px;
    margin-bottom: 2px;
    }
  .maplegend ul.legend-labels li span {
    display: block;
    float: left;
    height: 16px;
    width: 30px;
    margin-right: 5px;
    margin-left: 0;
    border: 1px solid #999;
    }
  .maplegend .legend-source {
    font-size: 80%;
    color: #777;
    clear: both;
    }
  .maplegend a {
    color: #777;
    }
</style>
{% endmacro %}"""

    
mapa = folium.Map(
    width = 700,
    height = 600,
    location = [-15.77972, -47.92972],
    zoom_start = 3
)

folium.GeoJson(
    estados_geoJSON,
    name='Casos Acumulados de COVID-19 em 2023',
    style_function=lambda feature: {
        'fillColor': colorCasos(casosAc[feature['id']]),
        'color': 'darkgrenn',
        'weight': 0.3,
    }
    
).add_to(mapa)

marker_cluster = MarkerCluster(name = 'Agrupamentos por estado').add_to(mapa)

for i,row in covid.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        (row.latitude,row.longitude), 
        radius=9, weight=1, 
        color='black',  
        popup="Quantidade Populacional: "+str(row.populacao),
        fill_color = color_change(row.populacao),
        fill_opacity=.5).add_to(marker_cluster)


macro = MacroElement()
macro._template = Template(template)

mapa.get_root().add_child(macro)

colorCasos.caption ='Casos Acumulados de Covid no Brasil por Estado (2023)'
colorCasos.add_to(mapa)


folium.LayerControl('topright',collapsed = False).add_to(mapa)
mapa.save('covid_casos_br_2023.html')

mapa